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http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/8833
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Carpintero, Daniel | - |
dc.contributor.author | Maffione, Nicolás Pablo | - |
dc.contributor.author | Gómez, Facundo Ariel | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-01T13:41:11Z | - |
dc.date.available | 2022-06-01T13:41:11Z | - |
dc.date.issued | 2022-05 | - |
dc.identifier.citation | Carpintero, D., Maffione, N., Gómez, F. (2022). Smart: a program to automatically compute accelerations and variational equations. Astronomy and Computing, in press. | es_ES |
dc.identifier.issn | 2213-1337 | es_ES |
dc.identifier.other | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213133722000282?via%3Dihub | - |
dc.identifier.uri | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/8833 | - |
dc.description.abstract | Modern astronomical potentials modeling galaxies or stellar systems can be rather involved, and deriving their first derivatives (accelerations) and second derivatives (variational equations) in order to compute orbits and their chaoticity may be a formidable task. We present here a fully automated routine, dubbed Smart, with which the accelerations and the variational equations of an arbitrary potential that has been written in the Fortran 77 language can be computed. Almost any Fortran 77 statement is admitted in the potential, and the output are standard Fortran 77 routines ready to use. We validate our algorithm with a set of potentials including time-dependent, velocity-dependent and very complex potentials that even involve auxiliary routines. We also describe with some detail a realistic seven-component Galactic potential, MilkyWayHydra, which yields very involved derivatives, thus being a good test bed for Smart. | es_ES |
dc.language.iso | en | es_ES |
dc.publisher | ElSevier | es_ES |
dc.relation.uri | https://www.sciencedirect.com/journal/astronomy-and-computing | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
dc.title | Smart: A program to automatically compute accelerations and variational equations | es_ES |
dc.type | Articulo | es_ES |
dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | - |
dc.description.filiation | Carpintero, Daniel. Universidad Nacional de La Plata. IALP. Buenos Aires, Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Maffione, Nicolás Pablo. Universidad Nacional de Río Negro. CITECCA. Río Negro, Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Gómez, Facundo Ariel. Universidad de La Serena. La Serena, Chile | es_ES |
dc.subject.keyword | Stellar Systems | es_ES |
dc.subject.keyword | Planetary Systems | es_ES |
dc.subject.keyword | Chaos | es_ES |
dc.subject.keyword | Numerical Algorithms | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_ES |
dc.subject.materia | Ciencias Físicas | es_ES |
dc.subject.materia | Astronomía | es_ES |
dc.origin.lugarDesarrollo | Universidad Nacional de Río Negro | es_ES |
dc.origin.lugarDesarrollo | CONICET | es_ES |
dc.description.review | true | es_ES |
dc.description.resumen | Los potenciales astronómicos modernos que modelan galaxias o sistemas estelares pueden ser sumamente complejos, y obtener sus primeras derivadas (aceleraciones) y segundas derivadas (ecuaciones variacionales) para calcular tanto sus órbitas como para caracterizarlas en trayectorias regulares o caóticas puede ser una tarea formidable. Presentamos aquí una rutina totalmente automatizada, denominada Smart, con la que se pueden calcular las aceleraciones y las ecuaciones variacionales de un potencial arbitrario que haya sido escrito en el lenguaje Fortran 77. La misma admite casi cualquier declaración de Fortran 77 en el potencial, y la salida son rutinas estándar en el mismo lenguaje listas para usar. Validamos nuestro algoritmo con un conjunto de potenciales que incluyen dependencia con el tiempo, con la velocidad y que incluso involucran rutinas auxiliares. También describimos con cierto grado de detalle un modelo realista de potencial galáctico de siete componentes, MilkyWayHydra, que genera derivadas extremadamente complejas, siendo así un buen banco de pruebas para Smart. | es_ES |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.1016/j.ascom.2022.100592 | - |
dc.relation.journalTitle | Astronomy and Computing | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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